📊 データ分析（GPT-4.1による）
## データ分析結果
### 1. 時系列推移
#### 総合WEI
– **傾向**: 総合WEIは0.625から始まり、徐々に上昇し、7月3日にピークの0.775を記録した後、7月5日には0.675に下がっています。
– **変動時期**: 7月1日から7月3日にかけて急激な上昇があります。特に7月1日と3日において、最初と最後のスコアが極端に異なるため、情報の取得時間が異なる可能性があります。
#### 個人WEI平均と社会WEI平均
– **個人WEI平均**: ほぼ同様の傾向を示しており、0.625から始まり、7月3日に0.775まで上昇し、以降に軽微な減少が見られます。
– **社会WEI平均**: 社会WEIは7月1日から徐々に上昇し、7月3日にかけて0.775に上昇、その後7月5日にかけて減少が確認されます。
### 2. 異常値
– **総合WEI**: 7月3日は特に高く、異常に見える日付として記録されています。7月1日と5日においても異常値と見なされています。
– **異常の背景**: これらのデータ変動は、特定の外部要因（例えば政策変更、自然災害、電力供給の変動など）が影響している可能性があります。
### 3. 季節性・トレンド・残差
STL分解は行われていないデータセットとなっているため課題がありますが、通常この短期間では季節性の影響は少なめです。しかし、急激な変動が認められる日は、何らかのトレンド変化や外部の突然の影響を示している可能性があります。
### 4. 項目間の相関
– **経済的余裕**と**個人健康**、**社会WEI（持続可能性と自治性）**は強い相関があり、これらの要因が人々の総合的な満足度に強く影響していることを示す。
– 逆に、**心理的ストレス**はそれほど他の変数と強く相関しておらず、個人の精神的なファクターが独立していることも考えられます。
### 5. データ分布
– 箱ひげ図分析に基づくと、全体的に中央値付近にデータが集中しており、極端な外れ値はあまり見られませんが、経済的余裕と自治性において幅が広い分布が確認される。
### 6. 主要な構成要素 (PCA)
– **PC1 (57%)**: 経済的余裕、健康状態、持続可能性に最も大きく寄与している要素と考えられます。
– **PC2 (21%)**: コミュニティや社会的な要素（公平性、公正性、社会基盤の改善など）が個人および社会的幸福度に大きく寄与していることを示す。
## 結論と考察
この短期データにおいては、総合WEIスコアの急激な上昇と下降が複数日で見られ、特定のイベント（政策変更や社会的な出来事）がこの記録期間の中で頻発している可能性があります。また、経済的安定性と持続可能性が全体の幸福度に最も大きく影響しており、心理的健康に関しては比較的独立したトレンドを持つようです。異常値が観察された日は、背景要因をさらに調査することで、より的確な解釈が可能です。
総合WEI 時系列散布図（静的）
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– **上昇/下降:** グラフ全体としての明確なトレンドはあまり見受けられません。ただし、特定の日付での急上昇があります。
– **周期性:** 短期間で複数の時点において異なる曲線（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が使用されている点から、周期的な変動が予想される。
2. **外れ値や急激な変動**
– **外れ値:** 黒い円で示されている部分が外れ値として認識されています。これらは一般のトレンドラインから大きく外れるため、特別な要因（機器の異常やデータ入力のミスなど）が関与している可能性があります。
– **急激な変動:** 始点から終点にかけて散布されているプロットに急激な上昇が見られます。
3. **各プロットや要素の意味**
– **実績（青いプロット）:** 過去の実績データを示しています。
– **予測（赤い×）と異常値（黒い円）**: 予測値とその中で外れ値となるデータポイントを示しています。
– **前年度（緑のプロット）:** 比較対象としての昨年度のデータを指します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– **異なるモデルの予測曲線:** 線形、決定木、ランダムフォレストがそれぞれ異なるパフォーマンスを示し、このことはモデル選択の重要性を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 総じて、データは散らばっていますが、年度ごとのデータには一定の密集度や分布の違いが見られ、モデルによってはデータの特性をうまく捉えられていない部分があります。
6. **直感的な洞察とビジネス/社会への影響**
– **予測精度の向上:** 外れ値や急変動に対して、より頑健なモデルが求められます。これは電力の安定供給に直結するため社会的にも重要です。
– **異常値の役割:** 異常値がシステムの問題や環境要因の影響を示唆しているかもしれないため、これらの原因分析は電力網の改善に不可欠です。
このグラフから得られる洞察は、電力の安定供給を確実にするための予測モデルの精度向上や異常時の対応策の策定に寄与するでしょう。
個人WEI平均 時系列散布図（静的）
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
### グラフ分析
1. **トレンド**:
– **最初の期間**: 初期のデータポイントはほぼ横ばいですが、部分的に上昇しています。
– **後半の期間**: グラフの後半はデータがなく、予測モデルによる予測値のみとなっています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期のデータポイントに1つの異常値があります（丸囲み）。これは特定の期間でWEIスコアが他の値から顕著にずれていることを示しています。
– 外れ値を除けば、初期データは比較的安定しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– **実績**: 青い点で示されています。初期の実際のデータを表します。
– **予測**: ランダムフォレスト、線形回帰、決定木などの異なる予測手法によるものが重なっています。
4. **複数の時系列データの関係**:
– 実績データ（青色）と異なる予測モデル（ピンク、紫）との間に、大きな差は見られません。ただし、モデルの予測が評価されているのは限られた期間のため、今後の予測精度の検証が重要です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは限られた期間で収集されているため、強い相関関係を確認するには情報が不足しています。ただし、実績のスコアと予測スコアの間に相対的一貫性が見られます。
6. **直感的な見解とビジネス・社会への影響**:
– **直感的な見解**: 初期データの安定したパターンは、一定の信頼性を示しています。しかし、突然の異常値の出現は、特定のイベントや操作ミス、または短期的な影響の可能性を示唆しており、詳細な調査が必要です。
– **ビジネス・社会的影響**: 電力分野での予測精度の向上は、エネルギー消費の最適化や運用コストの削減に寄与します。異常値の正確な把握は、リスク管理や品質保証に重要な役割を果たすでしょう。
総じてこのグラフは、電力部門でのパフォーマンス評価や予測モデルの適用の可能性を探るための重要なデータセットを提供しています。急激な変動や外れ値を精査し、精緻な予測を目指すことが、事業の成功に寄与するでしょう。
社会WEI平均 時系列散布図（静的）
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
グラフの詳細な分析と洞察は以下の通りです：
1. **トレンド**:
– 期間の初期（約2025年7月）は、実績データ（青）が横ばいです。その後、急激に上昇しています。
– 線形回帰やランダムフォレスト回帰予測（ピンク、シアンなど）は横ばいの傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 期間の初期に異常値（黒の円で囲まれたデータポイント）が観察されています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青の実績データは実際のWEIスコアを示しており、日々の変動を追っています。
– 異常値は特定の時点で通常のスコアから大きく外れたデータを示しています。
– 前年の比較データ（緑）は、季節性や昨年のパフォーマンスを示唆しています。
– 紫、シアン、ピンクの線はさまざまな予測モデルによる将来のスコア推定を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと予測データの差異から、予測モデルの精度を評価できるでしょう。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と前年との比較で、長期的な安定性や変動幅を確認できます。
6. **人間が直感的に感じること、およびビジネスや社会への影響**:
– 初期の急激な上昇は、システムや政策変化、消費者行動の劇的な変化を示している可能性があります。
– 異常値の存在は、予測の妥当性に関する注意喚起を伴います。
– 予測モデルが横ばいの傾向を示す一方、実績が急激に変動することで、不確実性への備えが必要であることが示唆されます。
この分析は、電力需要の予測や政策決定の際に考慮すべき重要な要素を示しています。データの変動性に対応する柔軟な戦略が必要となるでしょう。
個人WEI（経済的余裕） 時系列散布図（静的）
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
以下は、示されたグラフに基づく分析です。
1. **トレンド**:
– グラフの左側には、実績データが表示されています。これらは比較的一貫して0.8付近を推移しています。
– 予測データは右側に位置し、0.6から0.8の範囲に分布しています。これは将来的にスコアが多少低下する可能性を示しているかもしれません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値は太い黒い縁で表示されており、実績データの中に含まれています。これは、通常のトレンドから外れたデータポイントを示しています。
– 急激な変動は特に見られませんが、予測の予測値の範囲には多少のばらつきがあります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 実績データ（青い点）は実際のデータポイントを示しています。
– 予測データ（緑色の点やx）は、異なる回帰手法を使った未来予測を示しています。
– 前年の値（薄い緑の点）は、前年のスコアとの比較を可能にしています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 複数の予測手法（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）が使われており、それぞれの結果は若干異なっていますが、大きな乖離は見られません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データの密度が低く、外れ値が目立っています。予測は全体として0.6から0.8の範囲に集まっています。
6. **直感的な洞察とビジネス/社会への影響**:
– 実績と予測のスコアが0.8から0.6に変化する予測が示されているため、今後の経済的余裕が多少の悪化傾向を示している可能性があります。
– これは、個人消費や電力消費に影響を及ぼす可能性があります。特にエネルギー料金やコストの増加が予想される場合、消費者行動に変化が生じるかもしれません。
このような分析に基づいて、エネルギー部門は将来の変化に備えて戦略を調整する必要があります。
個人WEI（健康状態） 時系列散布図（静的）
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
### グラフ分析の洞察
1. **トレンド**
– グラフは360日間のWEI（健康状態）のスコアを示しており、データポイントが限られています。具体的な長期トレンドは確認しづらいですが、初期のデータには軽微な変動があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期に「異常値」として認識されたデータポイントが存在します。この点は他のデータポイントとは異なり、目立つ存在です。
3. **各プロットや要素**
– **実績（実績AI）**: 青い点で示され、実際の測定値を表します。
– **予測（予測AI）**: 赤い「X」で示され、将来の予測値を表します。
– **異常値**: 黒い円で示され、目立つ存在として解析が必要です。
– **前年（比較AI）**: 緑色の小さめの点で示され、前年同時期のデータを表します。
– **予測の不確かさ範囲**: 灰色の範囲で示され、予測の信頼区間を表します。
– 複数の予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、それぞれ異なる色の線で示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 「前年（比較AI）」のデータと「実績（実績AI）」の比較により、過去との違いを評価できます。
– 複数の予測手法が用意されており、各モデル間の予測の違いを確認することで、予測の精度や信頼性を推測できます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 現在のデータからは、特定の相関を確認するのは困難です。データの分布は限られているため、より多くのデータが必要です。
6. **直感的に感じること、および影響**
– 初期の異常値や予測の不確実性は、WEIスコアの変動可能性を示唆し、個人の健康状態のモニタリングや改善の必要性を強調しています。
– ビジネスや社会への影響として、予測モデルを利用してリソースの割当てを最適化し、個人の健康管理戦略を強化することが可能です。
全体として、データの変動は小さいものの、異常値の存在や予測モデルの不確実性は、より精密な解析や追加のデータ収集を促している可能性があります。
個人WEI（心理的ストレス） 時系列散布図（静的）
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– **上昇と下降**: 初期の段階では、WEIスコアが急激に上昇していますが、その後、予測されるスコアはやや下降または横ばいです。
– **周期性**: 短期間のデータのため、周期的なパターンは見られません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期データにおいて一部のデータポイントは異常値とされています。また、予測データが異常値範囲を逸脱している部分があることから、過去のデータと比較して急激な変動があったことを示唆しています。
3. **プロットや要素の意味**
– **実績（実績AI）**: 青い点で示される実績データは過去のWEIスコア。
– **予測（予測AI）**: 赤い「×」が使用されているため、これらが予測された将来のスコアを示します。
– **異常値**: 黒い円で囲まれたプロットが異常値とされています。
– **昨年（比較AI）**: 緑色の点が昨年のデータを示しています。
– **予測の不確かさ範囲**: 灰色の帯が予測の不確実性を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測のスコアには変動が見られ、これは予測の不確実性や外れ値によって影響される可能性があります。
– 昨年との比較では、同じ期間のスコアと対比して、現在の予測がどの程度一貫しているかを見て取ることができます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績からの急激な上昇が予測にも影響を与えており、全体としてやや高めの予測値が見られます。
– しかし、昨年のデータと比較すると大きく異なるため、予測モデルの精度について考察が必要です。
6. **人間が直感的に感じるであろうこととその影響**
– **直感的な感覚**: 初期の急上昇が注目される一方で、その持続性についての不安が考えられます。
– **ビジネスや社会への影響**: 電力カテゴリの心理的ストレスの指標として、電力消費者のストレスがどのように変動するかが重要であり、このデータは将来の電力需要予測や供給の計画に影響を与える可能性があります。
これらの洞察に基づき、異常値の原因や予測モデルの改善点をさらに探ることが重要でしょう。
個人WEI（自由度と自治） 時系列散布図（静的）
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
以下はグラフの分析と洞察です：
1. **トレンド**:
– 初期の段階では、WEIスコアが0.8付近で開始しており、安定的です。しかし、中盤で急激に上昇する予測（紫色の線、ランダムフォレスト回帰）が見られます。
– 後半の予測値はやや上昇傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 評価日の初期段階においては異常値が存在します。これにより、実績値と予測値の一致度に対する検証が求められます。
3. **各プロットの意味**:
– 青い点（実績AI）は実際に観測されたWEIスコアを示しています。
– 異常値は黒い円で示され、データの異常箇所を特定しています。
– 予測値は赤い×印で示され、異なる回帰モデルによる複数の予測が比較されています。
4. **データの関係性**:
– 各予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）はそれぞれ異なる傾向を示しています。特にランダムフォレスト回帰による予測は他と異なるパターンを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績値と予測値の間には初期段階においては一致が見られますが、その後の予測値ではモデル間で大きな違いが発生しています。
– モデル間の予測のばらつきは未来の傾向に対する不確定性を示唆しています。
6. **直感的な洞察とビジネス、社会への影響**:
– WEIスコアが上昇することは、個人の自由度と自治における改善を示しています。これは社会的に良い指標です。
– 異常値の存在は、データの安定性や収集方法に問題がある可能性を示唆し、改善が求められます。
– 複数のモデル予測の不一致は将来の戦略策定において慎重な分析を必要とし、多様な観点からの検討が求められることを示しています。
社会WEI（公平性・公正さ） 時系列散布図（静的）
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
### 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– 実績（実績AI）は左側に集中しており、2025年半ばに数値が見られます。これは最初の観察期間において、データが収集されたことを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 黒い丸で示された異常値が一つあります。これは他のデータポイントから離れており、特異な現象を示している可能性があります。
3. **プロットや要素の意味**
– 実績データは青い点で示され、過去のデータは緑色で示されています。
– 予測データには複数の回帰手法が使われており、線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰がそれぞれ異なる色で表現されています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 緑色のデータが示すように、昨年と比較して直前の実績や予測値が表示されていますが、期間が限定的です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 限られた期間のデータしかないため、全体的なトレンドや周期的な変動は明確に見えません。
– 複数の予測手法により、一定の範囲内での予測値の幅が示されています。
6. **人間の直感やビジネス・社会への影響**
– 短期間のデータポイントでは、どの手法が最適か判断しにくいが、異常値は注意を払う必要があるかもしれません。
– 電力カテゴリにおける公平性・公正さは社会的に重要な指標であり、異常や予測の不確かさは、政策決定に影響を与える可能性があります。
– 長期的には、より多くのデータ収集と分析が必要であり、それに基づいて政策改善やリソースの配分が求められるでしょう。
社会WEI（持続可能性と自治性） 時系列散布図（静的）
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
このグラフには、電力カテゴリにおける社会WEI（持続可能性と自治性）スコアの推移が示されています。360日間にわたる時系列データを考慮し、以下の分析と洞察を提供します。
1. **トレンド**
– トレンドはほとんど横ばいですが、最後に急激な上昇があります。このことは、初期においては何らかの安定性が維持されていたが、後半に向けて状況が改善した可能性を示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 異常値として黒い円でマークされたデータポイントが初期に存在します。これに対して、各種予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が異なる動向を予測しており、時々刻々と変化する状況があることを表しています。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– `実績`は青色のプロットで示されており、初期データには安定性があります。
– `予測`は赤い×で示され、実績と多少の差が見られますが、その差は大きくありません。
– 色の異なる線（紫、ピンク、緑）は異なる予測手法による予測であり、それぞれが持つ特性によりスコアの上昇傾向を予測しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 異なる予測手法の結果は、概ね同様のトレンドを示してはいるものの、ランダムフォレスト回帰（紫色）が最も顕著なスコアの向上を予測しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 時系列全体を通じてWEIスコアは0.8付近で始まり、その後大きく変動しています。初期の横ばい後、半年を経て大幅な成長を示しているのが特徴です。
6. **直感的に感じるであろうこと、およびビジネスや社会への影響に関する洞察**
– グラフから直感的にわかることは、電力分野での持続可能性と自治性の向上が予期されているということです。特に、後半にかけての急激なスコア上昇は政策や技術革新による顕著な改善が期待できることを示唆しています。これにより、電力業界における環境対応への取り組みや自治性の向上が中心的な関心事となるでしょう。また、企業はこのトレンドに基づき戦略的な計画を見直す必要があるかもしれません。
社会WEI（社会基盤・教育機会） 時系列散布図（静的）
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 初期のデータ（2025年中頃）は横ばい、またはほとんど変化のない傾向を示しています。
– 後半（2026年）のデータには大きな変動が見られませんが、一部のデータポイントではスコアが上昇している可能性があります。ただし、具体的なトレンドとしてはまだ明確ではありません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 異常値として示されるポイントが初期のデータに見られます。これは、予測値や実績値から大きく外れたデータポイントを示している可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– **実績（実績AI, 青の丸）**が過去の実際のデータを示しています。
– **予測（赤のバツ）**は、将来の予測データを示し、この部分に現在はデータがないことから、予測の広がりがまだ示唆されていません。
– **予測の不確かさ範囲（灰色）**は、将来予測の可能性の範囲を示しています。
– **異常値（黒の〇）**は特に注意すべきデータポイントで、分析や調査の対象になるべきです。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 現在提供されているデータの範囲では、明確な複数時系列のデータ関係は示されていません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 異常値以外には、スコアがほぼ一貫しており、相関関係を探るための情報は限られています。
6. **直感的洞察と社会・ビジネスへの影響**
– 直感としては、現在の電力カテゴリーのWEIにおけるパフォーマンスが安定しているように見えますが、異常値の存在は注意が必要です。
– 異常値は、社会インフラや教育機会に関する突然の変動を示唆しており、その背後にある原因を調査することで、より良い予測と管理策が立案される可能性があります。
– ステークホルダーにとっては、この安定性が維持されるか、異常が改善されることが重要です。これは、持続可能な社会基盤の発展に向けた重要な示唆を含んでいます。
社会WEI（共生・多様性・自由の保障） 時系列散布図（静的）
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
以下にグラフの分析を示します。
1. **トレンド**
– 現状、実績の点は少ないため明確なトレンドは見られません。
– 予測データ（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、実績から横ばいの傾向が示されています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期のデータ点に対する異常値がマークされていますが、急激な変動は特に見られません。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– 青い点は実績データを示しています。
– 赤い×は予測された異常値であり、注視が必要です。
– 緑の点は前年のデータを示しており、その周りに分布しています。
– 紫色、青緑色、ピンク色の線は、それぞれ異なる予測モデルを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と異常値は位置が近く、次の予測データはこれらの周囲に集中しています。
– 異なる予測モデル間での大きな乖離は見られません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と前年データの密集度が高く、分布に大きなばらつきは見られません。
– 各予測モデルの線も、同様に大きく離れていません。
6. **このグラフから人間が直感的に感じるであろうこと、およびビジネスや社会への影響**
– 見た目の印象では安定した状況を維持しているように見えます。これにより電力関連の多様性や自由の保障に関する政策や施策が安定的に運用されている印象を持つかもしれません。
– 異常値の出現はリスク管理の面で注意が必要です。ビジネス上では、こうした異常の原因を分析し、改善を図ることが重要です。
全体として、このグラフは予測と実際のデータがほぼ一致していることを示しており、今後の変動に対してもある程度の信頼性を持たせることができます。
総合WEI 時系列散布図（インタラクティブ）
このグラフはインタラクティブであり、マウス操作で詳細なデータを確認できます。
個人WEI平均 時系列散布図（インタラクティブ）
このグラフはインタラクティブであり、マウス操作で詳細なデータを確認できます。
社会WEI平均 時系列散布図（インタラクティブ）
このグラフはインタラクティブであり、マウス操作で詳細なデータを確認できます。
総合WEI 時系列ヒートマップ
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
1. **トレンド**
– ヒートマップには、横軸に日付、縦軸に時間帯が示されています。
– 色の変化から一部の期間に特定の傾向があることが読み取れますが、明確な全体のトレンドは見られません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 色が極端に異なるセルは、外れ値や急激な変動を示しています。例えば、7月1日の19時のデータポイントは特に暗い色を示しており、これは異常値を示している可能性があります。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– 色はおそらく電力消費や供給のレベルを示しており、色の濃淡でその量が変化することが示されています。
– 黄色に近い色は高い値、紫に近い色は低い値を示していると考えられます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 特定の時間帯での変化などは見られるものの、長期的な関連性や周期性は明確ではありません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 明確な相関関係は示されておらず、分布は日付や時間によって変化しています。
6. **直感的に感じられることおよび社会的影響**
– 色の変化からみて、電力の使用状況が時間帯や日にちごとに異なることを示唆しています。この情報は、エネルギーマネジメントにおいて需要と供給のバランスを取るために有用です。
– ビジネスにおいては、ピーク時の電力消費を抑えることでコスト削減が可能かもしれませんし、社会的にはエネルギー効率の向上や持続可能な利用法を推進するための一助となるでしょう。
個人WEI平均 時系列ヒートマップ
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
以下に、提供されたヒートマップについての視覚的特徴と洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 大きな周期性は見られませんが、ある時期に急激な変化があることが観察されます。
– 特に7月3日と7月4日には、明るい黄色の高いスコアが見られ、それ以前と以降の日の色とは対照的です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月3日と7月4日の16時にかけて、値が他の日と比べて非常に高くなっています。この急激な変化は外れ値として注目されるべきです。
– 7月1日の19時において、最も低い値が記録されています。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 色のグラデーションはWEIスコアの水準を示しています。暗い色は低いスコアを、明るい色は高いスコアを示します。
– 縦軸は時間帯（19時、16時、8時）を、横軸は日付を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 同じ時間帯でも、日によってスコアにばらつきがあります。特に注意すべきは、特定の日付での時間帯別のパターンです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 一般的には16時から明るいスコアが見られるため、夕方にスコアが上昇しやすい傾向がありそうです。
6. **人間が直感的に感じること、およびビジネスや社会への影響に関する洞察**:
– ヒートマップからは、特定の時間帯にエネルギー消費が高まる様子や、その原因となり得るイベント（例えば、熱波や特別なイベントの影響）を考察できます。
– 企業や地域社会は、エネルギー管理を最適化するために、これらのパターンを分析し、ピークの削減戦略を計画することが重要かもしれません。
このヒートマップは、エネルギー使用の特定のパターンを示し、管理上の意思決定を改善するためのデータとして利用できます。
社会WEI平均 時系列ヒートマップ
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
このヒートマップは、特定の期間内（360日間）の電力カテゴリにおける社会WEI平均スコアを時系列で表現しています。以下に、視覚的特徴とそこから得られる洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 特定の日付における24時間周期性が示されています。
– 一貫した上昇または下降トレンドは見られませんが、周期的な変化が明確に示されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特定の時間（例：8時と19時）において、他の時間に比べてスコアが顕著に高くなっています（黄色）。
– これらの時間は電力使用におけるピークを示している可能性があります。
3. **プロットや要素が示す意味**:
– 色の濃淡はWEIスコアを示しており、明るい色であるほど高スコア、暗い色であるほど低スコアを表します。
– 日別及び時間別の変化を色で直感的に捉えることができます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各サブ期間の日毎の変化を比較することで、特定の曜日または期間を通してのスコアの傾向を分析できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 日中の特定の時間（例：8時、16時）でのスコアが高く、電力使用の集中が示唆される。
– 相関性は時間帯による活動の変化に伴う可能性があります。
6. **直感やビジネス・社会への影響**:
– ピーク時間帯の明確なヒントが得られるため、電力供給の最適化や料金設定に役立つかもしれません。
– 社会的行動のパターン（通勤時間や業務時間に相当）に影響を与える要素として考慮されるべきです。
このようなヒートマップを用いることで、時間帯をターゲットにした戦略的計画や、電力需要の管理に寄与するデータが得られます。
全WEI項目 相関ヒートマップ
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**:
– このヒートマップは、特定の時間的トレンドよりも、360日間の平均的な相関関係に焦点を当てています。
– 全体として、高い相関が赤色で、低い相関が青色で示されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– ヒートマップに外れ値として特に目立つものはありませんが、一部の組み合わせで他よりも相関が低い箇所が青色で示されており、特徴的です。
3. **各プロットや要素の意味**:
– **深い赤色**は強い正の相関（0.7以上）を示し、**青色**は低い相関または負の相関を示しています。
– 全体的な視覚的な印象で、高相関の組み合わせが多いことがわかります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 特に「個人WEI（健康状態）」と「総合WEI」の間に強い相関（0.74）が見られます。
– 「社会WEI（持続可能性と自治性）」もいくつかの項目と強い相関があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「社会WEI（教育機会）」と「社会WEI（持続可能性と自治性）」の相関が非常に高い（0.82）です。
– 経済的な余裕や健康状態が、他の多くの要素との相関を示しており、これらが中心的な役割を果たす可能性があります。
6. **直感的およびビジネス・社会への影響**:
– 個人と社会のWEIが相互に強く関連しており、人々の健康状態や精神的ストレスが経済的な余裕と密接に関連していることを示しています。
– ビジネスや政策決定者にとって、これらの相関を活用して、個人の健康改善が社会全体の福祉に寄与することを示唆しています。
– 教育機会の向上が持続可能性と自治性の向上に寄与する可能性が高く、社会全体の改善における教育の重要性を示唆しています。
このヒートマップは、社会や個人の幸福度に関するさまざまな要素がどのように関連しているかを視覚的に示す強力なツールとなり得ます。政策策定や事業戦略の立案に役立つ重要な洞察を提供します。
WEIスコア分布比較（箱ひげ図）
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
以下に、提供されたWEIスコア分布の箱ひげ図についての分析と洞察を示します。
1. **トレンド**
– 各WEIタイプのスコアに大きな上昇や下降のトレンドは見られませんが、箱ひげ図全体から全体的に安定したスコア分布が伺えます。
2. **外れ値や急激な変動**
– いくつかのWEIタイプでは外れ値（アウトライアー）が確認できます。「社会WEI（公平性・公正さ）」や「個人WEI（心理的ストレス）」などに外れ値が多く散見され、それらが分布の多様性を示しています。これらは特殊な条件下での異常値か、特定の事件や状況が影響した可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– 各箱ひげは、それぞれのWEIタイプの分布を表現しており、箱の中の線は中央値を示します。箱の範囲（四分位範囲）はデータの中央50%をカバーし、ひげは最低値と最高値を示しています。色の違いは各WEIタイプの識別を容易にしています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– WEIスコアの箱ひげ図は時系列データではなく、異なるカテゴリ・要因別の比較ですが、同じ期間内での異なる指標間のスコア分布を理解できます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 各WEIタイプにおいて、中央値は比較的高い値をとる傾向にあるため、全体として安定した電力のパフォーマンスや社会的状況を反映しているように思われます。分布幅の広いタイプは、より多様な状況への対応が求められている可能性を示唆します。
6. **人間の直感的な感覚と社会への影響**
– 多くの外れ値や分散が広いタイプに注目すると、多様な観点からの問題が浮かび上がり、特に心理的ストレスや社会的公正に関する課題があることが直感的に分かります。全体のスコアが高いことは、電力の安定性が比較的高いことを示し、持続可能なエネルギー管理の重要性を強調しています。
これらの洞察を元に、電力管理の改善や社会的取り組みにおける戦略を再考することが必要です。
WEI構成要素 主成分分析（PCA）
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
このグラフは、主成分分析（PCA）を用いて電力カテゴリのデータを視覚化したものです。以下にグラフの解析と得られる洞察を示します。
1. **トレンド**:
– グラフには特定の時間軸に沿ったトレンドが示されていないため、主成分の空間におけるデータの相対的な配置が示されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に目立った外れ値は見受けられませんが、右上と左下に分布している点が広がっているように見えます。これらはデータのばらつきや多様性を示している可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 横軸は第1主成分（寄与率: 0.57）、縦軸は第2主成分（寄与率: 0.21）を表しています。第1主成分がより多くのデータのばらつきを説明しているため、横軸に沿った変化が最も重要です。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– このプロットには時系列情報が直接表示されていませんが、主成分分析を通じて、データが相互にどのように変動するかを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データは第1主成分に沿って広がりが大きく、第2主成分では広がりがやや少ないです。これは、データの変動が主に第1主成分によって説明されることを示唆しています。
6. **人間が直感的に感じるであろうこと、およびビジネスや社会への影響**:
– データは比較的一様に分布しており、特定のクラスタリングは見られません。電力分野では、異なる要素間の関係性を理解するために、このような分析が役立ちます。
– ビジネスにおいて、この分析は、電力供給の異なる要素がどの程度相互に影響し合っているかを把握するのに助けとなり、より効率的な資源配分やリスク管理に繋がるでしょう。
総じて、このグラフは電力データの変動パターンを主成分空間で視覚化しており、これを利用してデータ構造や異常検知を行うことが可能です。
本分析には、実績AI・予測AI・比較AI（前年比較）、説明可能AI（xAI/3σ誤差）に加え、線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の**複数の機械学習モデルによる予測**を統合し、社会の変化を多角的に可視化しています。また、時系列データの詳細な傾向を捉えるための**異常検知**と**季節性分解（STL）**、さらに多変量データの構造を明らかにするための**主成分分析（PCA）**も導入しました。
各モデルの予測が実績とどのように異なるか、そしてどのモデルが最も高い精度で未来を予測しているかをご確認ください。表示されているデータ点やラベルに注目することで、より深い分析が可能です。インタラクティブグラフでは、直接操作して詳細な情報にアクセスできます。